Персонализация в «Лента Онлайн»

Сегодня покупатели ожидают, что сервис будет учитывать их привычки, предлагать релевантные товары и помогать ориентироваться в большом ассортименте. В Lenta tech мы разрабатываем персонализированный опыт, который работает здесь и сейчас и поддерживает пользователя на каждом этапе цифрового пути.

Персонализация работает в основных сценариях приложения: напоминает о привычных покупках, формирует персональные подборки на главной странице, помогает в поиске и каталоге через адаптивное ранжирование, подбирает похожие товары и показывает релевантные предложения прямо в корзине.

Фундамент системы построен на разделении инфраструктуры на три компонента:

1. Данные — сбор, очистка, обогащение и поддержание качества.
2. Модель — алгоритмы прогнозирования, обученные на пользовательском поведении.
3. Интеграция  — механизмы доставки рекомендаций в интерфейс в режиме реального времени.

Такой подход ускоряет тестирование гипотез и позволяет выводить новые модели в прод в разы быстрее, сохраняя стабильность и качество сервиса.

Наша цель — не локальные улучшения, а масштабируемая платформа персонализации. В её основе — набор базовых рекомендательных моделей под основные задачи ритейла и библиотека компонентов, которая позволяет использовать модели в разных точках продукта: от рекомендаций до поиска и карточек товара.

Платформа развивается итеративно: сначала использовались модели на основе истории покупок, затем подход расширился за счет рекомендаций релевантных новинок, постепенно внедряются более сложные алгоритмы и готовится интеграция персонализации в новые каналы и пользовательские сценарии.

Работа с персонализацией требует устойчивой инфраструктуры, способной работать под нагрузкой ритейла в режиме 24/7. В Lenta tech технологический контур развивается системно:

• оптимизируется хранение признаков для быстрого онлайн-доступа;
   
• перерабатывается структура сервисов, чтобы снизить задержки;
   
• совершенствуются механизмы масштабирования;
   
• расширяется мониторинг для быстрого выявления узких мест;
   
• развиваются процессы контроля качества данных и моделей;
   
• повышается прозрачность взаимодействия с продуктовыми командами и стейкхолдерами — в том числе через объяснение принципов работы DS в продакшене, роли офлайн-валидации и мониторинга моделей.

В разработке и поддержке платформы задействованы межфункциональные команды Lenta tech:

• Data Science — создают и обучают модели;
• Data Engineering — поддерживают платформу данных;
• Продуктовые аналитики — оценивают эффект и проводят эксперименты;
• Продуктовые менеджеры — определяют, где персонализация принесет наибольшую пользу;
• Разработчики и QA — интегрируют решения и обеспечивают стабильность.

Главный результат — формирование масштабируемой и надежной экосистемы персональных рекомендаций, которая стала частью продукта и ежедневно влияет на пользовательский опыт покупателей по всей стране.

Платформа продолжает развиваться и будет интегрироваться в новые каналы и сценарии, расширяя возможности цифровых сервисов «Группы Лента».